基于降噪自编码器、奇异谱分析和长短期记忆神经网络的空间电力负荷态势感知

精准的空间电力负荷态势感知结果是配电网精益化规划的基础。随着配电网中可采集负荷数据深度和广度的增加,如何运用这些数据实现对空间电力负荷精准的态势感知具有重要意义。该文提出一种基于降噪自编码器、奇异谱分析和长短期记忆神经网络(denoising autoencoder,singular spectrum analysis and long-short term memory neural networks,DAE-SSA-LSTM)的空间电力负荷态势感知方法。首先在态势觉察阶段,使用降噪自编码器对每个Ⅰ类元胞负荷实测数据分别进行编码提取各自的主要负荷变化特征,并根据该特征进行重构历史元胞负荷数据以降低由于测量、通信等原因造成的噪声干扰;然后在态势理解阶段中运用奇异谱分析方法对态势觉察后的元胞负荷数据进行分解得出周期性较强的低频分量序列和随机性较强的高频分量序列;最后在态势预测阶段采用不同的长短期记忆神经网络模型分别对低频分量和高频分量进行预测,并将两预测结果进行叠加得出目标年的Ⅰ类元胞负荷预测值,在此基础上运用空间电力负荷网格化技术求得基于Ⅱ类元胞的空间电力负荷预测值。实例分析结果表明,该方法相比于其他4种空间电力负荷态势感知方法,具有更高的预测精度。

基于态势感知的配电网空间负荷预测系统

针对动态地区配电网空间负荷优化预测问题,设计了一种基于实时自控态势感知的配电网空间负荷预测系统。首先构建配电网空间负荷预测目标决策要素经验池;然后利用深度长短期神经网络对配电网历史运行数据集进行处理,实现配电网实时自控态势感知;最后利用深度确定性策略梯度算法构建空间负荷预测与目标决策要素经验池之间的耦合模型,实现配电网空间负荷高效精准预测。对模型展开了实际算例分析,多类型配网供电区域场景下配电网空间负荷预测精度达到91.03%,多类型配网供电区域场景下配电网空间负荷预测效率提高了23.71%。

基于孤立森林、模态分解和神经网络的空间负荷态势感知

精准的空间电力负荷态势感知能够为城市电网的优化规划提供科学指导。为此,提出了一种基于孤立森林、变分模态分解、多层感知机和门控循环单元(iForest-VMD-MLP-GRU)的空间电力负荷态势感知方法。在态势觉察阶段,运用孤立森林算法对电力地理信息系统中既定空间分辨率下的Ⅰ类元胞负荷实测数据的异常值进行识别,并采用拉格朗日内插值法对其进行修正,从而确定出合理的Ⅰ类元胞负荷数据;在态势理解阶段,对态势觉察到的Ⅰ类元胞负荷数据运用变分模态分解方法进行分解,得到不同中心频率的分量,并根据其能量值确定趋势分量和低频分量;在态势预测阶段,采用多层感知机和门控循环单元分别对趋势分量和低频分量进行预测,并将两个分量的预测结果进行反演重构,得到目标年的Ⅰ类元胞负荷态势感知结果,之后采用网格化技术将其转化为基于Ⅱ类元胞的结果。实例分析结果证明了所述方法的正确性与有效性。

基于人工智能代理的电力负荷态势感知及调控方法研究

针对典型负荷动态态势估计中数据量大等问题,提出将人工智能代理作为基础的电力负荷态势感知系统与调控方法。设计大电网态势感知模型,分析电力负荷态势感知的优化目的,提出电网运行约束、机组运行约束、N-1故障安全约束的约束条件。详细设计电力负荷态势感知系统。要求系统能够优化运行控制策略,对电力数据进行收集、分析和处理,系统主要包括数据收集、业务能力层、计算存储层、系统服务层等。对系统进行仿真分析,表明系统能够对电力负荷进行精准的评估,解决了电力系统恶化的问题。

基于循环神经网络的配网用户侧负荷态势感知方法

针对配网用户侧负荷分析中的MAPE误差问题,提出基于循环神经网络的负荷态势感知方法。利用降噪自编码器处理历史负荷数据;通过奇异谱分析获取低频和高频分量序列,描述负荷态势特点;以循环神经网络为核心,结合长短期记忆网络构建负荷态势感知模型,分别预测低频和高频分量序列;利用改进鲸鱼算法优化模型参数,以获得更准确的预测结果。实验结果表明,新方法得出的感知结果的MAPE值低于5%,满足配网用户侧负荷态势感知要求。

基于电力数据分析的互联网数据中心无线电力监控研究

随着数据中心规模的持续增长与重要性不断增强,其对电力监控的需求也在不断朝着智能化、集成化的方向发展。本文针对当前数据中心供配电系统的运行模式,提出了基于电力数据分析的电力监控系统优化方案,即通过在实现监测告警的同时扩充无线监控能力,结合电能质量监测及数据分析实现负荷预测、态势感知、主动控制等功能,多角度把握数据中心供配电系统的运行状态,进而有效提升数据中心电力监控的全面性及智能性。

听觉定位对模拟飞行任务中空间态势感知能力的影响

目的探索声音线索是否有助于提高飞行人员在空中执行任务时的态势感知能力。方法招募16名空军某院校的本科学员,采用随机交叉对照的试验方式,依次完成有声音线索和无声音线索条件下的模拟飞行空间定向任务。并利用任务负荷量表(NASA-TLX)评估两种条件下被试者的工作负荷水平。结果与无声音组相比,声音线索组被试在水平面内进行偏航感知和翻滚感知任务时,反应时间明显缩短(P<0.05),反应时间的差异性也明显降低(P<0.05)。同时,在任务结束后被试者的NASA-TLX得分并无显著差异。结论声音线索可以明显提高水平面内偏航感知和冠状面内翻滚感知的工作效率,且不会进一步增加空间感知任务的负荷程度。